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01 | 如何学习Linux性能优化?
02 | 基础篇:到底应该怎么理解“平均负载”?
03 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(上)
04 | 基础篇:经常说的 CPU 上下文切换是什么意思?(下)
05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
06 | 案例篇:系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?
07 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(上)
08 | 案例篇:系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?(下)
09 | 基础篇:怎么理解Linux软中断?
10 | 案例篇:系统的软中断CPU使用率升高,我该怎么办?
11 | 套路篇:如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里?
12 | 套路篇:CPU 性能优化的几个思路
13 | 答疑(一):无法模拟出 RES 中断的问题,怎么办?
14 | 答疑(二):如何用perf工具分析Java程序?
15 | 基础篇:Linux内存是怎么工作的?
16 | 基础篇:怎么理解内存中的Buffer和Cache?
17 | 案例篇:如何利用系统缓存优化程序的运行效率?
18 | 案例篇:内存泄漏了,我该如何定位和处理?
19 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了(上)
20 | 案例篇:为什么系统的Swap变高了?(下)
21 | 套路篇:如何“快准狠”找到系统内存的问题?
22 | 答疑(三):文件系统与磁盘的区别是什么?
23 | 基础篇:Linux 文件系统是怎么工作的?
24 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(上)
25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下)
26 | 案例篇:如何找出狂打日志的“内鬼”?
27 | 案例篇:为什么我的磁盘I/O延迟很高?
28 | 案例篇:一个SQL查询要15秒,这是怎么回事?
29 | 案例篇:Redis响应严重延迟,如何解决?
30 | 套路篇:如何迅速分析出系统I/O的瓶颈在哪里?
31 | 套路篇:磁盘 I/O 性能优化的几个思路
32 | 答疑(四):阻塞、非阻塞 I/O 与同步、异步 I/O 的区别和联系
33 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(上)
34 | 关于 Linux 网络,你必须知道这些(下)
35 | 基础篇:C10K 和 C1000K 回顾
36 | 套路篇:怎么评估系统的网络性能?
37 | 案例篇:DNS 解析时快时慢,我该怎么办?
38 | 案例篇:怎么使用 tcpdump 和 Wireshark 分析网络流量?
39 | 案例篇:怎么缓解 DDoS 攻击带来的性能下降问题?
40 | 案例篇:网络请求延迟变大了,我该怎么办?
41 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(上)
42 | 案例篇:如何优化 NAT 性能?(下)
43 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(上)
44 | 套路篇:网络性能优化的几个思路(下)
45 | 答疑(五):网络收发过程中,缓冲区位置在哪里?
46 | 案例篇:为什么应用容器化后,启动慢了很多?
47 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(上)
48 | 案例篇:服务器总是时不时丢包,我该怎么办?(下)
49 | 案例篇:内核线程 CPU 利用率太高,我该怎么办?
50 | 案例篇:动态追踪怎么用?(上)
51 | 案例篇:动态追踪怎么用?(下)
52 | 案例篇:服务吞吐量下降很厉害,怎么分析?
53 | 套路篇:系统监控的综合思路
54 | 套路篇:应用监控的一般思路
55 | 套路篇:分析性能问题的一般步骤
56 | 套路篇:优化性能问题的一般方法
57 | 套路篇:Linux 性能工具速查
58 | 答疑(六):容器冷启动如何性能分析?
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Linux性能优化实战
小册名称:Linux性能优化实战
### 25 | 基础篇:Linux 磁盘I/O是怎么工作的(下) 在深入探讨Linux磁盘I/O性能的优化之前,理解其内部工作机制至关重要。上一章节我们已经简要介绍了磁盘I/O的基本概念、Linux文件系统的层次结构以及基本的I/O调度算法。本章节将继续深入,重点解析Linux磁盘I/O的工作机制,特别是与性能优化紧密相关的部分,包括缓存机制、I/O多路复用、I/O请求合并与排序、以及高级I/O调度策略等。 #### 一、Linux磁盘缓存机制 Linux内核通过复杂的缓存机制来减少对物理磁盘的直接访问,从而显著提高系统性能。这种缓存主要包括页面缓存(Page Cache)和缓冲区缓存(Buffer Cache)。随着Linux内核的发展,页面缓存逐渐成为主要的缓存机制,它缓存了文件系统的数据和元数据,而缓冲区缓存主要用于块设备的I/O操作。 **1. 页面缓存(Page Cache)** 页面缓存是Linux内核中用于缓存文件数据的内存区域。当应用程序读取文件时,内核首先检查请求的数据是否已经在页面缓存中。如果是,则直接从缓存中读取数据,无需访问磁盘,这极大地加快了数据访问速度。若数据不在缓存中,则发起磁盘I/O请求,读取数据到页面缓存中,并同时返回给应用程序。写操作也类似,数据首先被写入页面缓存,随后可能会被异步地刷新到磁盘上。 **2. 缓冲区缓存(Buffer Cache)** 虽然现代Linux系统更多地依赖于页面缓存,但缓冲区缓存仍在处理块I/O时发挥作用,特别是在处理原始设备或特定类型的文件系统时。缓冲区缓存主要用于存储块设备的I/O缓冲区,这些缓冲区作为磁盘和内存之间的临时存储区域,减少了对磁盘的直接访问次数。 #### 二、I/O多路复用与异步I/O **1. I/O多路复用** I/O多路复用是一种允许单个进程或线程同时处理多个I/O操作的机制。在Linux中,常见的I/O多路复用技术包括select、poll和epoll。这些技术通过减少I/O操作中的等待时间来提高性能,因为它们允许程序在等待I/O操作完成时,继续执行其他任务。然而,在磁盘I/O的上下文中,I/O多路复用更多地与网络和文件描述符的监控相关,直接对磁盘I/O性能的提升有限。 **2. 异步I/O(AIO)** 与同步I/O不同,异步I/O允许应用程序在发起I/O请求后继续执行,而不需要等待I/O操作完成。Linux通过libaio(Linux-native Asynchronous I/O)库支持异步I/O。这对于需要处理大量I/O请求且不能容忍高延迟的应用程序尤为重要。异步I/O能够显著提高程序的吞吐量和响应性,因为它减少了因等待I/O操作完成而导致的CPU闲置时间。 #### 三、I/O请求合并与排序 为了提高磁盘I/O的效率,Linux内核会尝试合并和排序多个I/O请求。这一过程主要在I/O调度器中进行。 **1. 请求合并** 当多个I/O请求针对相同或相邻的磁盘扇区时,内核会尝试将这些请求合并成一个较大的请求。这样做可以减少磁头移动的次数,因为磁头在访问相邻扇区时,移动距离更短,速度更快。请求合并显著提高了磁盘I/O的吞吐量。 **2. 请求排序** 除了合并请求外,内核还会尝试对请求进行排序,以确保磁头以尽可能优化的路径移动。这通常通过电梯算法(如CFQ、Deadline等I/O调度算法中的变种)实现,该算法模拟了电梯的工作方式,尽量按照请求的物理位置顺序来执行它们。 #### 四、高级I/O调度策略 Linux提供了多种I/O调度算法,以适应不同的工作负载和性能需求。每种算法都有其特定的优点和适用场景。 **1. CFQ(Completely Fair Queuing)** CFQ是Linux默认的I/O调度算法之一,它试图为所有进程提供公平的磁盘访问机会。CFQ将I/O请求组织成多个队列,每个进程或线程一个队列,然后根据时间片来分配磁盘带宽。这种策略适用于多任务环境,能够避免单个进程占用过多磁盘资源。 **2. Deadline** Deadline算法则更注重于响应时间和吞吐量之间的平衡。它为读写请求分别设置了不同的截止时间(deadline),确保即使在高负载下,也能保持较低的响应时间。Deadline算法适用于对响应时间敏感的应用场景。 **3. NOOP(No Operation)** NOOP调度算法实际上不进行任何排序或合并操作,直接将I/O请求传递给底层设备。这种策略在RAID或SSD等高性能存储设备上表现良好,因为这些设备本身已经具备高效的I/O处理能力。 **4. MQ-Deadline 和 Kyber** 随着多核CPU的普及,Linux还引入了MQ(Multi-Queue)块层,以支持每个CPU核心一个I/O队列。MQ-Deadline是Deadline算法在MQ块层上的实现,进一步提高了I/O性能。而Kyber则是一种实验性的I/O调度器,旨在通过更复杂的算法来优化I/O性能。 #### 五、性能调优实践 了解Linux磁盘I/O的工作机制后,我们可以采取一系列措施来优化系统性能: - **调整I/O调度器**:根据应用程序的特点和存储设备的类型,选择合适的I/O调度器。 - **监控I/O性能**:使用工具如iostat、vmstat、iotop等监控磁盘I/O的使用情况,及时发现并解决性能瓶颈。 - **优化文件系统**:选择适合工作负载的文件系统,并合理配置其参数,如块大小、inode数量等。 - **调整缓存策略**:根据内存大小和I/O负载情况,调整页面缓存和缓冲区缓存的大小。 - **使用RAID和SSD**:通过RAID技术提高数据可靠性和读写性能,使用SSD替代传统HDD以提高随机I/O性能。 - **应用层优化**:通过减少不必要的I/O操作、优化数据库查询、使用异步I/O等方式,在应用层面提升性能。 综上所述,Linux磁盘I/O的性能优化是一个涉及多个层面的复杂过程。通过深入理解其工作机制,并采取针对性的优化措施,我们可以显著提升系统的整体性能。
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